多模态自动驾驶大型语言模型 (MultiModal Autonomous Driving Large Language Model)

[chaochen1998]

项目概述:
该项目旨在开发一种新颖的多模态大型语言模型,能够接受过去3秒内的连续多帧图像作为输入,结合给定的文本提示,输出未来3秒内的推荐驾驶路径。模型将融合计算机视觉和自然语言处理两大领域,实现对复杂交通场景的理解和决策。

关键技术:

1. 多模态融合:
   视觉编码器: 对输入图像序列进行编码,提取关键视觉特征
   文本编码器: 对输入文本提示进行编码,获取语义表示
   跨模态注意力机制: 融合视觉和文本特征,捕捉跨模态交互
2. 序列生成:
   序列到序列模型: 基于注意力机制,生成未来路径序列
   约束优化: 确保生成路径满足物理约束和交通规则
3. 模型训练:
   大规模多模态数据集: 包含真实和合成的自动驾驶场景
   监督学习和自监督学习相结合
4. 模型部署:
   轻量化模型: 满足实时推理需求
   容错和安全保护机制
   预期效果:

该模型将显著提高自动驾驶系统的场景理解和决策能力,能够根据实时传感器数据和人类指令生成合理的未来行驶路径,大幅提升自动驾驶的安全性和用户体验。同时,模型所采用的多模态融合技术也可推广应用于其他领域。